Liberare il potere dell’intelligenza artificiale nelle scienze della vita – DATAVERSITY

Il settore delle scienze della vita genera un numero crescente di dati ogni giorno. Sebbene questi dati siano essenziali per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate su operazioni critiche, come nello sviluppo di studi clinici, si stanno anche rivelando un compito complesso e arduo, che comporta un costo significativo per gli sponsor e i siti clinici. Nel tentativo di semplificare le operazioni, migliorare l’efficienza e ottimizzare i risultati, le scienze della vita, come molti altri settori, stanno abbracciando l’intelligenza artificiale come forza trasformativa. La tecnologia sta mostrando vantaggi specifici nello sviluppo di studi clinici. Esploriamo in che modo gli sponsor e i siti delle sperimentazioni possono sfruttare con precisione l'intelligenza artificiale moderna per migliorare i risultati delle sperimentazioni.

Navigare nel diluvio di dati negli studi clinici

Gli studi clinici, soprattutto in fase avanzata, possono sfruttare 10 fonti di dati e generare una media di 3.6 milioni punti dati – ovvero tre volte il numero riportato 10 anni fa. La realtà è che la complessità continua a ostacolare il successo degli studi clinici. Infatti, con alcuni studi che utilizzano circa 22 sistemi diversi per interagire con i dati degli studi clinici, diventa ancora più difficile accedere e distribuire dati essenziali, comprese le cartelle cliniche elettroniche (EMR) e i dati amministrativi e di ricerca.

Tutte le informazioni raccolte devono essere gestite e accessibili agli sponsor, alle organizzazioni di ricerca a contratto (CRO) e al personale del sito durante il corso di una sperimentazione. Il continuo afflusso di informazioni e la proliferazione di punti di contatto digitali possono portare a sfide di interoperabilità dei dati, sovraccarico di informazioni e cattiva gestione dei dati dei pazienti che sono essenziali per il successo degli studi clinici.

Un’ulteriore sfida è trovare il tempo e le risorse per analizzare a fondo tutti i dati. Ciò non solo influisce sul processo decisionale informato, ma influisce anche sul lavoro del personale del centro e sui risultati dei pazienti e può portare a deviazioni nei risultati e a tempi più lunghi per la sperimentazione clinica. È qui che l’intelligenza artificiale offre enormi vantaggi. Tuttavia, è fondamentale riconoscere che l’intelligenza artificiale non è una soluzione plug-and-play.

Le organizzazioni devono innanzitutto stabilire processi efficienti per sfruttare appieno la potenza dell’intelligenza artificiale. Devono chiedersi se hanno un strategia per la digitalizzazione e l’automazione, come inciderà sull’accesso e la manutenzione dei dati in relazione ai loro sistemi attuali e come mantenere gli standard di conformità e privacy.

Elementi fondamentali per una distribuzione dell'intelligenza artificiale di successo

Un aspetto fondamentale del successo dell’intelligenza artificiale è comprendere gli specifici processi aziendali in cui l’intelligenza artificiale può essere implementata. I processi inefficienti, disconnessi o eseguiti manualmente non otterranno automaticamente miglioramenti semplicemente applicando l’intelligenza artificiale. In effetti, potrebbero verificarsi esiti sfavorevoli. Nello specifico, le organizzazioni dovrebbero cercare di implementare sistemi che creino successo a lungo termine e consentano all’intelligenza artificiale di prosperare, tra cui:

• digitalizzazione: Questo processo costituisce il primo passo nella trasformazione delle informazioni in dati e flussi di lavoro utilizzabili dalle macchine che possono essere perfettamente integrati con altri sistemi e tecnologie. Questo passaggio inizia con un'analisi approfondita dei processi durante la sperimentazione clinica, dall'inizio alla fine dello studio.
• Standardizzazione: Questo processo prevede l’implementazione di standard di dati connessi, garantendo che le informazioni provenienti da diverse fonti possano essere perfettamente integrate, analizzate e interpretate. In un ecosistema di sperimentazione clinica, questo passaggio è essenziale per confermare che i dati rimangano accurati e coerenti durante tutto il ciclo di vita di una sperimentazione. 
• Centralizzazione: Questo processo stabilisce una “fonte unica di verità” sfruttando un archivio dati centralizzato (CDR). Questo repository dovrebbe essere dotato di funzionalità integrate di navigazione e tracciamento dei dati, consentendo un utilizzo senza interruzioni di dati armonizzati da parte di tutte le parti interessate della sperimentazione. Tale accesso unificato ai dati si rivela prezioso per diversi scopi, tra cui la modellazione e la previsione.

Stabilendo una solida base per l’implementazione dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni riducono al minimo i rischi e aumentano le possibilità di ottenere risultati positivi sfruttando la tecnologia.  

Semplificazione dell'analisi dei dati attraverso l'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale generativa

Sfruttando le capacità dell’intelligenza artificiale, le aziende stanno ottimizzando i processi di sperimentazione clinica fornendo ai team decisionali dati convalidati e accurati in tempo reale. Ciò accelera lo sviluppo dei farmaci, riduce il rischio di discrepanze nei dati, migliora la produttività del personale e migliora la qualità complessiva della raccolta dei dati.

Le organizzazioni biofarmaceutiche, ad esempio, stanno integrando l’intelligenza artificiale durante tutto il ciclo di vita delle loro risorse, portando a tassi di successo più elevati, approvazioni normative accelerate, tempi ridotti per i rimborsi e miglioramento del flusso di cassa derivante dall’intero processo di sperimentazione clinica. 

L’intelligenza artificiale è inoltre determinante nel facilitare l’invio più rapido dei documenti al Trial Master File, una raccolta di documenti che dimostrano che la sperimentazione clinica è stata condotta seguendo i requisiti normativi. In definitiva, valorizzando qualità dei dati, identificando sottopopolazioni benefiche e prevedendo potenziali rischi negli studi clinici. 

Mentre stiamo passando all’era dell’intelligenza artificiale generativa, anche il settore delle scienze della vita sta vivendo una trasformazione favorevole. In particolare, questo cambiamento porta insight più rapidi, come interfacce di chat, sviluppo più rapido di soluzioni attraverso nuovi strumenti di progettazione, rilevamento migliorato delle incoerenze e un processo più rapido di creazione di documenti. Questi progressi contribuiscono a una maggiore efficienza in attività come la creazione di protocolli e la generazione di narrazioni sulla sicurezza, segnando un passo avanti positivo nell’impatto complessivo dell’IA generativa su vari elementi della sperimentazione clinica.

Il futuro dell'analisi dei dati negli studi clinici

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella razionalizzazione dello sviluppo degli studi clinici è quello di fornire numerosi vantaggi a tutte le parti interessate, tra cui la riduzione del burnout del personale, la liberazione di tempo e risorse e l’ottimizzazione dei risultati degli studi. 

Stabilendo una solida base per l’implementazione dell’intelligenza artificiale, questa tecnologia può essere trasformativa nella generazione, gestione e distribuzione di dati sicuri, accurati e conformi. In conclusione: l’automazione dei flussi di lavoro dall’inizio alla fine dello studio contribuirà a far avanzare e accelerare lo sviluppo di terapie salvavita a beneficio dei pazienti in tutto il mondo. 

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• Fonte: https://www.dataversity.net/unleashing-the-power-of-ai-in-life-sciences/